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名称 学习OpenCV : 中文版
索引号 TP391.41/2011106
分类号 TP391.41
TP391.41(图像识别及其装置)
TP391.4(模型识别与装置)
TP391(信息处理(信息加工）)
TP39(计算机的应用)
TP3(计算技术、计算机技术)
TP(自动化技术计算技术技术)
T(工业技术)
作者 布拉德斯基、克勒、于仕琪、刘瑞祯、
出版社 北京 : 清华大学出版社, 2009
ISBN 978-7-302-20993-5
页数 XXIV, 601页 : 图 ; 24cm
价格 CNY75.00
标签 opencv、图像处理、计算机视觉、计算机、编程、计算机科学、算法、programming、
简介
注解 本书由OpenCV发起人所写，站在一线开发人员的角度，用通俗易懂的语言解释了OpenCV的缘起和计算机视觉基础结构，演示了如何用OpenCV和现有的自由代码为各种各样的机器进行编程。 由O'Reilly Media, Inc.授权清华大学出版社出版 据O'Reilly Media, Inc.2008年英文版译出 英文统一题名取自封面 责任者(Bradski)汉译姓取自在版编目：布拉德斯基 有书目 (第571-585页) 和索引
作者简介

Gary Bradski博士是斯坦福大学人工智能实验室的顾问教授，也是Willow Garage公司机器人学研究协会的资深科学家。
Adrian Kaehler博士，Applied Minds公司的资深科学家，从事机器学习、统计建模、计算机视觉和机器人学方面的研究。

书籍简介

学习OpenCV（中文版），ISBN：9787302209935，作者：（美）布拉德斯基（Bradski，G.），（美）克勒（Kaehler，A.） 著，于仕琪，刘瑞祯 译

书籍目录

出版前言
译者序
写在前面的话
前言
第1章 概述
什么是OpenCV
OpenCV的应用领域
什么是计算机视觉
OpenCV的起源
下载和安装OpenCV
通过SVN获取最新的OpenCV代码
更多OpenCV文档
OpenCV的结构和内容
移植性
练习
第2章 OpenCV入门
开始准备
初试牛刀—— 显示图像
第二个程序—— 播放AVI视频
视频播放控制
一个简单的变换
一个复杂一点的变换
从摄像机读入数据
写入AVI视频文件
小结
练习
第3章 初探OpenCV
OpenCV的基本数据类型
CvMat矩阵结构
IplImage数据结构
矩阵和图像操作
绘图
数据存储
集成性能基元
小结
练习
第4章 细说HighGUI
一个可移植的图形工具包
创建窗口
载入图像
显示图像
视频的处理
ConvertImage函数
练习
第5章 图像处理
综述
平滑处理
图像形态学
漫水填充算法
尺寸调整
图像金字塔
阈值化
练习
第6章 图像变换
概述
卷积
梯度和Sobel导数
拉普拉斯变换
Canny算子
霍夫变换
重映射
拉伸、收缩、扭曲和旋转
CartToPolar与PolarToCart
LogPolar
离散傅里叶变换(DFT)
离散余弦变换(DCT)
积分图像
距离变换
直方图均衡化
练习
第7章 直方图与匹配
直方图的基本数据结构
访问直方图
直方图的基本操作
一些更复杂的策略
练习
第8章 轮廓
内存
序列
查找轮廓
Freeman链码
轮廓例子
另一个轮廓例子
深入分析轮廓
轮廓的匹配
练习
第9章 图像局部与分割
局部与分割
背景减除
分水岭算法
用Inpainting修补图像
均值漂移分割
Delaunay三角剖分和Voronoi 划分
练习
第10章 跟踪与运动
跟踪基础
寻找角点
亚像素级角点
不变特征
光流
mean-shift和camshift跟踪
运动模板
预估器
condensation算法
练习
第11章 摄像机模型与标定
摄像机模型
标定
矫正
一次完成标定
罗德里格斯变换
练习
第12章 投影与三维视觉
投影
仿射变换和透视变换
POSIT：3D姿态估计
立体成像
来自运动的结构
二维和三维下的直线拟合
练习
第13章 机器学习
什么是机器学习
OpenCV机器学习算法
Mahalanobis距离
K均值
朴素贝叶斯分类
二叉决策树
boosting
随机森林
人脸识别和Haar分类器
其他机器学习算法
练习
第14章 OpenCV的未来
过去与未来
发展方向
OpenCV与艺术家
后记
参考文献
索引
关于作者和译者
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